MRI影像处理系统、方法、设备及介质技术方案

本发明专利技术公开了一种MRI影像处理系统、方法、设备及介质，系统包括：影像获取模块，用于获取MRI影像；预处理模块，用于对MRI影像预处理，分离得到平扫期影像和门脉期影像，并标注病灶区域；特征提取模块，用于对进行病灶区域的纹理特征提取，得到平扫期纹理特征向量和门脉期纹理特征向量；多阶段特征分析模块，用于对平扫期纹理特征向量和门脉期纹理特征向量进行分析，得到多阶段纹理特征差异向量；融合分析模块，用于对平扫期纹理特征向量和多阶段纹理特征差异向量进行融合处理，得到融合向量，并对所述融合向量进行分类，得到分类结果；输出模块，用于输出分类结果。本发明专利技术能够提高微血管入侵的预测准确率，降低对医生的依赖性。

【技术实现步骤摘要】
MRI影像处理系统、方法、设备及介质
本专利技术涉及医学影像处理
，具体地，涉及一种MRI影像处理系统、方法、设备及介质。
技术介绍
根据全球癌症统计数据，肝癌在新发癌症病例中位列第7，在癌症致死病例中位列第3，对于人类健康造成了巨大的威胁。在肝癌中最常见的是肝细胞癌(HepatoCellularCarcinoma，HCC)，约占肝癌总病例的80％。虽然肝切除技术的发展，使得肝细胞癌患者的生存率有所提高，但肝硬化、门静脉和肝静脉中的肿瘤入侵、微血管入侵等并发病症限制了许多治疗方式的使用，导致肝细胞癌术后的复发风险增加，使得肝细胞癌患者的长期生存率仍不容乐观。因此，在对肝细胞癌患者进行治疗时，需要评估诸如肿瘤大小、包囊肿瘤等病理指标，从而有针对性的定制诊疗方案。在各项病理指标中，微血管入侵(MicrovascularInvasion，MVI)是关键性指标之一，多项研究表明MVI的存在情况与患者的生存期和术后复发情况有着密切的联系。现有的MVI检测采取活体组织切片(biopsy)来对病灶进行病理学的诊断，这对于病人而言是有创伤。除此以外，有限的采样区域的活检无法反映肿瘤整体的性质。随着影像技术的发展，磁共振图像(MagneticResonanceImaging，MRI)成像技术迅速发展，这使得部分医生转而通过影像学参数判断MVI的存在。相对于活检，MRI影像技术具有如下优点：非入侵无创伤；成像速度快、分辨率高；全方位呈现肿瘤信息。因此，基于MRI影像判断MVI是否存在，一方面可以降低对病人的创伤，另一方面可以提高判断的准确度。但是，目前通常利用MRI影像对是否存在MVI进行人工判断处理，导致其高度依赖医生的医学图像分析能力，使得该技术局限于少量经验丰富的放射科医生。
技术实现思路
鉴于以上问题，本专利技术的目的是提供一种MRI影像处理系统、方法、设备及介质，以解决对MRI影像进行人工判断处理，导致其高度依赖医生的医学图像分析能力的问题。为了实现上述目的，本专利技术的第一个方面是提供一种MRI影像处理系统，包括：影像获取模块，用于获取MRI影像；预处理模块，用于对获取的MRI影像进行预处理，分离得到平扫期影像和门脉期影像，并标注所述MRI影像中的病灶区域；特征提取模块，用于对所述平扫期影像和所述门脉期影像进行病灶区域的纹理特征提取，得到平扫期纹理特征向量和门脉期纹理特征向量；多阶段特征分析模块，用于对所述平扫期纹理特征向量和所述门脉期纹理特征向量进行分析，得到多阶段纹理特征差异向量；融合分析模块，用于对所述平扫期纹理特征向量和所述多阶段纹理特征差异向量进行融合处理，得到融合向量，并将所述融合向量输入分类器中，对所述融合向量进行分类，得到分类结果；输出模块，用于输出所述融合向量的分类结果。优选地，还包括预训练模块，用于对纹理特征组合方式进行预训练。优选地，所述预训练模块包括第一筛选单元和第二筛选单元，所述第一筛选单元用于获取平扫期影像和门脉期影像的纹理特征组合方式，所述第二筛选单元用于获取平扫期影像的纹理特征向量和多阶段纹理特征差异向量的纹理特征组合方式。优选地，还包括显示模块，用于显示所述分类结果。优选地，所述多阶段特征分析模块通过对所述平扫期纹理特征向量和所述门脉期纹理特征向量做差，得到多阶段纹理特征差异向量。优选地，所述融合分析模块以SVM算法作为分类器。为了实现上述目的，本专利技术的第二个方面是提供一种MRI影像处理方法，包括：获取MRI影像；对获取的MRI影像进行预处理，分离得到平扫期影像和门脉期影像，并标注所述MRI影像中的病灶区域；对所述平扫期影像和所述门脉期影像进行病灶区域的纹理特征提取，得到平扫期纹理特征向量和门脉期纹理特征向量；对所述平扫期纹理特征向量和所述门脉期纹理特征向量进行分析，得到多阶段纹理特征差异向量；对所述平扫期纹理特征向量和所述多阶段纹理特征差异向量进行融合处理，得到融合向量，并将所述融合向量输入分类器中，对所述融合向量进行分类，得到分类结果；输出所述融合向量的分类结果。优选地，还包括：对纹理特征组合方式进行预训练，获取平扫期影像和门脉期影像的纹理特征组合方式，以及平扫期影像的纹理特征向量和多阶段纹理特征差异向量的纹理特征组合方式。为了实现上述目的，本专利技术的第三个方面是提供一种电子设备，所述电子设备包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上所述的MRI影像处理方法。为了实现上述目的，本专利技术的第四个方面是提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的MRI影像处理方法。与现有技术相比，本专利技术具有以下优点和有益效果：本专利技术通过对MRI影像提取平扫期纹理特征和门脉期纹理特征，并对平扫期纹理特征和门脉期纹理特征进行多阶段特征分析后，再将分析结果与平扫期纹理特征进行融合分析，得到分类结果，通过分类结果辅助医生判断微血管入侵是否存在。利用计算机辅助技术，降低了对医生的医学图像分析能力的依赖性，并提升了判断准确率，为医生提供参考。附图说明图1是本专利技术一实施例提供的MRI影像处理方法的流程示意图；图2是本专利技术一实施例提供的MRI影像处理系统的功能模块图；图3是本专利技术一实施例提供的MRI影像处理方法的电子设备的结构示意图。具体实施方式下面将参考附图来描述本专利技术所述的实施例。本领域的普通技术人员可以认识到，在不偏离本专利技术的精神和范围的情况下，可以用各种不同的方式或其组合对所描述的实施例进行修正。因此，附图和描述在本质上是说明性的，而不是用于限制权利要求的保护范围。此外，在本说明书中，附图未按比例画出，并且相同的附图标记表示相同的部分。本专利技术提供一种MRI影像处理方法。参照图1所示，为本专利技术一实施例提供的MRI影像处理方法的流程示意图。该方法可以由一个装置执行，该装置可以由软件和/或硬件实现。在本实施例中，MRI影像处理方法包括：获取MRI影像；对获取的MRI影像进行预处理，分离得到平扫期影像和门脉期影像，并标注所述MRI影像中的病灶区域，得到病灶区域图像；对所述平扫期影像和所述门脉期影像进行病灶区域的纹理特征提取，得到平扫期纹理特征向量和门脉期纹理特征向量；对所述平扫期纹理特征向量和所述门脉期纹理特征向量进行分析，得到多阶段纹理特征差异向量；对所述平扫期纹理特征向量和所述多阶段纹理特征差异向量进行融合处理，得到融合向量，并将所述融合向量输入分类器中，对所述融合向量进行分类，得到分类结果；输出所述融合向量的分类结果，通过分类结果预测是否存在微血管入侵，若分类结果呈阳性，则表明所述MRI影像的病灶区域存在微血管入侵，若分类结果呈阴性，则表明所述MRI影像的病灶区域不存本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种MRI影像处理系统，其特征在于，包括：/n影像获取模块，用于获取MRI影像；/n预处理模块，用于对获取的MRI影像进行预处理，分离得到平扫期影像和门脉期影像，并标注所述MRI影像中的病灶区域；/n特征提取模块，用于对所述平扫期影像和所述门脉期影像进行病灶区域的纹理特征提取，得到平扫期纹理特征向量和门脉期纹理特征向量；/n多阶段特征分析模块，用于对所述平扫期纹理特征向量和所述门脉期纹理特征向量进行分析，得到多阶段纹理特征差异向量；/n融合分析模块，用于对所述平扫期纹理特征向量和所述多阶段纹理特征差异向量进行融合处理，得到融合向量，并将所述融合向量输入分类器中，对所述融合向量进行分类，得到分类结果；/n输出模块，用于输出所述融合向量的分类结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种MRI影像处理系统，其特征在于，包括：
影像获取模块，用于获取MRI影像；
预处理模块，用于对获取的MRI影像进行预处理，分离得到平扫期影像和门脉期影像，并标注所述MRI影像中的病灶区域；
特征提取模块，用于对所述平扫期影像和所述门脉期影像进行病灶区域的纹理特征提取，得到平扫期纹理特征向量和门脉期纹理特征向量；
多阶段特征分析模块，用于对所述平扫期纹理特征向量和所述门脉期纹理特征向量进行分析，得到多阶段纹理特征差异向量；
融合分析模块，用于对所述平扫期纹理特征向量和所述多阶段纹理特征差异向量进行融合处理，得到融合向量，并将所述融合向量输入分类器中，对所述融合向量进行分类，得到分类结果；
输出模块，用于输出所述融合向量的分类结果。


2.根据权利要求1所述的MRI影像处理系统，其特征在于，还包括预训练模块，用于对纹理特征组合方式进行预训练。


3.根据权利要求2所述的MRI影像处理系统，其特征在于，所述预训练模块包括第一筛选单元和第二筛选单元，所述第一筛选单元用于获取平扫期影像和门脉期影像的纹理特征组合方式，所述第二筛选单元用于获取平扫期影像的纹理特征向量和多阶段纹理特征差异向量的纹理特征组合方式。


4.根据权利要求1所述的MRI影像处理系统，其特征在于，还包括显示模块，用于显示所述分类结果。


5.根据权利要求1所述的MRI影像处理系统，其特征在于，所述多阶段特征分析模块通过对所述平扫期纹理特征向量和所述门脉期纹理特征向量做差，得到多阶段纹理特征差异向量。

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【专利技术属性】
技术研发人员：路海明，虞沁，李嘉骐，张学工，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：北京;11